GraphX编程指南

由 ligaihe 创建, 最后一次修改 2016-02-23

GraphX编程指南

GraphX是一个新的(alpha)Spark API,它用于图和并行图(graph-parallel)的计算。GraphX通过引入Resilient Distributed Property Graph:带有顶点和边属性的有向多重图,来扩展Spark RDD。为了支持图计算,GraphX公开一组基本的功能操作以及Pregel API的一个优化。另外,GraphX包含了一个日益增长的图算法和图builders的集合,用以简化图分析任务。

从社交网络到语言建模,不断增长的规模和图形数据的重要性已经推动了许多新的graph-parallel系统(如GiraphGraphLab)的发展。通过限制可表达的计算类型和引入新的技术来划分和分配图,这些系统可以高效地执行复杂的图形算法,比一般的data-parallel系统快很多。

data parallel vs graph parallel

然而,通过这种限制可以提高性能,但是很难表示典型的图分析途径(构造图、修改它的结构或者表示跨多个图的计算)中很多重要的stages。另外,我们如何看待数据取决于我们的目标,并且同一原始数据可能有许多不同表和图的视图。

表和图

结论是,图和表之间经常需要能够相互移动。然而,现有的图分析管道必须组成graph-paralleldata- parallel系统`,从而实现大数据的迁移和复制并生成一个复杂的编程模型。

图分析路径

GraphX项目的目的就是将graph-paralleldata-parallel统一到一个系统中,这个系统拥有一个唯一的组合API。GraphX允许用户将数据当做一个图和一个集合(RDD),而不需要数据移动或者复制。通过将最新的进展整合进graph-parallel系统,GraphX能够优化图操作的执行。

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